CUDA error: the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain.（已解决：多机多卡并行训练配置问题）

已于 2024-05-16 16:42:14 修改
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分类专栏： Machine & Deep Learning 文章标签： pytorch 神经网络
于 2024-05-14 14:56:10 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiangyong58/article/details/138854798
在进行分布式训练时遇到了CUDA错误：PTX was compiled with an unsupported toolchain。分析发现问题是由于CUDA版本与PyTorch版本不匹配以及在初始化分布式模式时遇到问题。解决方法包括检查和确保环境中的PyTorch版本与CUDA版本一致，以及在shell文件中添加特定代码以适配多机多卡配置。最终，通过升级CUDA版本和PyTorch到兼容版本解决了问题。

CUDA error: the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain.

分布式运行代码时，遇问题，描述如下：

File "main.py", line 435, in <module>
    main(args)
File "dist_train.py", line 177
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the provided ptx was compiled with an unsupported toolchain
bocai1215的博客
08-23 6981
本人遇到这个问题的原因是，一个动态库在一个cuda驱动比较新的服务器上编译的，然后使用这个动态库，在cuda较老的驱动上运行。编译机器cuda版本信息。运行机器cuda版本信息。
vs进行cuda编程失败，报错“the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain.”
weixin_43900888的博客
03-01 1万+
这表明提供的PTX是使用不受支持的工具链编译的。最常见的原因是PTX是由比CUDA驱动程序和PTX JIT编译器支持的编译器更新的编译器生成的。 解决：更新显卡驱动。 更新方法： 1.进入英伟达官网页面，网址https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn，搜索自己显卡对应的驱动程序。 2.下载安装 3.安装完毕，打开英伟达控制面板，帮助-系统信息，可以看到驱动版本已经更新了。此时，cuda可以正常编译。 ...
OSError: (External) CUDA error(222), the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain..
周迪新的博客
09-22 3965
安装了CUDA 10.1, 11.1, 11.3, 11.4, 11.8, 12.0都不行。检查一下已经安装的NVIDIA驱动，返回为空的话，说明没有驱动，直接跳过这一步。本来的驱动 NVIDIA 470。
CUDA Error: the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain
2301_79140115的博客
05-03 810
CUDA程序编译时生成的PTX代码与系统上的CUDA驱动版本不兼容。
llama-cpp-python CUDA error问题
qdd000的专栏
03-11 1245
安装完 cuBLAS(CUDA) 版本的 llama-cpp-python跑模型，指定出现 CUDA error。
【学习小记】数据完整存于内存的数据集类+节点预测与边预测任务实践
kaguya1004的博客
06-27 764
本次教程依旧来自DataWhale。GNN组对学习 在此之前先补充一个error: CUDA error: the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain 找了好久，差点重启服务器了。其实是装包的时候，匹配的CUDA版本不对。。。 InMemoryDataset 这部分不做重点了，自定义一个数据可全部存储到内存的数据集类，简而言之自定义数据集时候用。直接看怎么构造一个数据集。这里用的PubMed来改，虽然Planetoid类包含了，但这
提示CUDA kernel launch error: the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain.
03-18
好的，用户遇到了CUDA错误：“the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain”，需要解决这个问题。首先，我得回忆一下这个错误的常见原因。根据之前的引用资料，这个错误通常是由于CUDA工具链版本...
ERROR: constant_memory.cu:32, CODE:cudaErrorUnsupportedPtxVersion, DETAIL:the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain.
03-27
用户提到的参考内容中提到了降级Python版本和安装OpenCV的步骤，虽然这部分可能和CUDA错误没有直接关联，但需要注意用户可能同时存在环境配置的问题，比如conda环境中CUDA版本与其他库的兼容性问题。可能需要确保...
densenet_onnx | 1 | UNAVAILABLE: Internal: unable to create stream: the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain.‘’
最新发布
07-11
您遇到的错误信息`unable to create stream: the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain`表明ONNX模型使用的CUDA版本与当前系统驱动不兼容。以下是完整的解决方案： #### 核心解决步骤 1. **...
runtime error D:\Program\项目\1_部署推理\5.实例分割\MW_DL_应用\MW_DL\DL_Runtime\instance.cpp:102 cudaMalloc(&_input_device_data, _input_numel * sizeof(float)) failed. code = cudaErrorUnsupportedPtxVersion, message = the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain. runtime error D:\Program\项目\1_部署推理\5.实例分割\MW_DL_应用\MW_DL\DL_Runtime\instance.cpp:103 cudaMallocHost(&_output_host.nums, _output_nums_numel * sizeof(int)) failed. code = cudaErrorUnsupportedPtxVersion, message = the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain. runtime error D:\Program\项目\1_部署推理\5.实例分割\MW_DL_应用\MW_DL\DL_Runtime\instance.cpp:104 cudaMalloc(&_output_device.nums, _output_nums_numel * sizeof(int)) failed. code = cudaErrorUnsupportedPtxVersion, message = the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain.
03-22
例如，引用[4]中提到将张量在CPU和GPU之间转换，可能涉及不同设备间的兼容性问题，但当前问题更多是编译和工具链的问题，所以需要针对性处理。</think>### 解决CUDA运行时错误 `cudaErrorUnsupportedPtxVersion` ##...
【CUDA】常见错误类型cudaError_t
人工智能算法与工程实践
01-26 4万+
整理下NVIDIA官方文档中列的CUDA常见错误类型。 错误类型说明 cudaSuccess = 0 API调用返回没有错误。对于查询调用，这还意味着要查询的操作已完成（请参阅cudaEventQuery（）和cudaStreamQuery（））。 cudaErrorInvalidValue = 1 这表明传递给API调用的一个或多个参数不在可接受的值范围内。 cudaErrorMemoryAllocation
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Hello Word!
07-31 3万+
pytorch使用指定GPU报错： Traceback (most recent call last): File "test_bed/process_deepglint.py", line 102, in <module> pred_dataset(outputFile) File "test_bed/process_deepglint.py", line 36, in pred_dataset pred_loader_deepg, model, criterion,
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编译cuda版opencv遇到的坑
M.I.Lemon
12-04 2万+
CUDA编译1.安装nvidia驱动关闭图形界面，sudo stop lightdm，然后切换到tty1：Ctrl+Alt+F1即可 在纯字符界面下，登陆用户； 接下来就是最关键的一步了：sudo ./NVIDIA.run开始安装，安装过程比较快，根据提示选择即可 （Nvidia.run版本选择，自己根据显卡型号在nvidia官网http://geforce.com/drivers中查找） 最后安装
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